Contexte : vers une mobilité autonome et intelligente
Les AGV (Automated Guided Vehicles) et les AMR (Autonomous Mobile Robots) jouent un rôle croissant dans l’automatisation des flux industriels. Transport de matières, déplacement de marchandises, approvisionnement des lignes de production : ces véhicules doivent fonctionner de manière autonome tout en maintenant une trajectoire fiable et sécurisée.
Les AGV suivent généralement des parcours prédéfinis, tandis que les AMR cartographient leur environnement et adaptent leur trajectoire en fonction des obstacles et des changements de configuration.
Dans les deux cas, le véhicule doit analyser en temps réel les données provenant de ses capteurs, prendre des décisions et communiquer avec le système de gestion de flotte. Le calcul embarqué devient donc un élément central de l’architecture.
La problématique
Les exploitants de flottes AGV et AMR doivent répondre à plusieurs contraintes :
- Traiter simultanément les données issues des LiDAR, caméras, capteurs ultrasons et autres équipements de perception.
- Réaliser les calculs de navigation et d'IA directement sur le véhicule pour éviter la latence liée au Cloud.
- Garantir une disponibilité élevée dans des environnements soumis aux vibrations, chocs et variations de température.
- Intégrer de nombreuses interfaces réseau et industrielles dans un espace embarqué limité.
- Maintenir une communication permanente avec le système central de gestion de flotte.
- Assurer une trajectoire précise et une réaction rapide face aux obstacles.
Les défis techniques à relever
Traitement Edge AI en temps réel
La navigation autonome nécessite de traiter d’importants volumes de données provenant de plusieurs capteurs. Le calculateur doit disposer de suffisamment de puissance pour exécuter simultanément la perception, le SLAM, la navigation et les algorithmes d’intelligence artificielle.
Calcul local et faible latence
Pour un AMR, attendre une réponse d’un serveur distant peut introduire une latence incompatible avec une navigation réactive. Le traitement directement sur le véhicule permet de prendre les décisions au plus près des capteurs et des actionneurs.
Connectivité des capteurs
Les LiDAR, caméras et autres capteurs doivent communiquer avec le calculateur sans créer de goulot d’étranglement. L’intégration de plusieurs ports Ethernet, du PoE et d’interfaces industrielles permet de centraliser ces différents flux.
Robustesse dans un environnement mobile
Le calculateur embarqué doit supporter les contraintes mécaniques et électriques propres aux véhicules industriels : vibrations, chocs, alimentation DC et espace disponible limité.
Communication avec la flotte
Les véhicules autonomes doivent rester connectés au système de gestion de flotte pour transmettre leur état, recevoir des missions et synchroniser leurs données. La prise en charge du 5G, LTE et Wi-Fi permet d'adapter la connectivité aux infrastructures disponibles.
Les bénéfices obtenus
Pourquoi cette solution ?
- Un calcul Edge AI puissant pour exécuter localement les algorithmes de navigation, de vision et d’IA.
- Une conception industrielle fanless adaptée aux contraintes mécaniques, thermiques et électriques des véhicules autonomes.
- Une connectivité complète pour intégrer capteurs, systèmes de contrôle et gestion de flotte.
- Un accompagnement local avec SPHINX France, distributeur de SINTRONES, pour le dimensionnement, l’intégration et le déploiement des solutions industrielles.
Forte de 25 ans d’expérience dans les solutions Edge IoT & IA, SPHINX France vous accompagne dans le choix des PC industriels, des solutions de connectivité et des interfaces adaptés à vos applications de robotique mobile.
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